数仓架构“瘦身”，Hologres 5000CU时免费试用

Hologres基于创新的HSAP架构，可以将您原先数仓架构中的OLAP系统（Greenplum、Presto、Impala、ClickHouse）、KV数据库/Serving系统（HBase、Redis）统一在一个大数据计算引擎中，并提供快速的离线实时一体化分析能力。

  • Hologres 5000CU时，20GB存储免费试用，前往试用>>

产品核心优势：

1、简化数仓架构，减少数据搬运与多处维护成本

2、实时查询性能强，刷新TPC-H 30000GB世界纪录

3、融合湖仓查询，0 ETL导入离线MaxCompute数据

Hologres使用教程简介

基于MaxCompute中TPC-H数据集数据和GitHub公开事件数据，在阿里云实时数仓Hologres上创建Hologres的数据库、外部表、内部表、导入数据至内部表中以及使用Hologres分别查询内部表和外部表中数据的指引。Hologres在查询数据方面具有极速响应的优势。

准备环境和资源

开始教程前，请按以下步骤准备环境和资源：

  1. 已创建专有网络（VPC）和专有网络交换机，详情请参见创建专有网络和交换机。
  2. 访问阿里云免费试用。单击页面右上方的登录/注册按钮，并根据页面提示完成账号登录（已有阿里云账号）、账号注册（尚无阿里云账号）或实名认证（根据试用产品要求完成个人实名认证或企业实名认证）。
  3. 成功登录后，在产品类别下选择大数据计算 > 数据计算与分析，在实时数仓Hologres卡片上，单击立即试用。
  4. 在弹出的试用实时数仓Hologres产品的面板上完成参数信息配置。本试用教程以表格中的参数信息为例，未提及参数保持默认值。

参数

示例值

地域

华东1（杭州）

实例类型

通用型

计算资源

8核32GB（计算节点数量：1）

专有网络

选择步骤1中创建的VPC。

专有网络交换机

选择步骤1中创建的交换机。

实例名称

hologres_test

资源组

默认资源组

  1. 勾选服务协议后，单击立即试用，并根据页面提示完成试用申请。
    单击前往控制台，开启试用体验。

创建数据库

通过Hologres快速创建数据库，用于后续存放示例数据进行查询使用。

  1. 登录Hologres管理控制台，单击左侧实例列表。
  2. 在实例列表页面，单击对应实例名称。
  3. 在实例详情页左侧导航栏，单击数据库管理。
  4. 在DB授权页面，单击右上角新增数据库。
  5. 在新增数据库对话框，配置如下参数。

参数

说明

实例名

选择在哪个Hologres实例上创建数据库。默认展示当前已登录实例的名称，您也可以在下拉框中选择其他Hologres实例。

数据库名称

本示例数据库名称设置为holo_tutorial。

简单权限策略

您可以为创建的数据库选择一种权限策略。更多关于权限策略的说明，请参见：

  • SPM：简单权限模型，该权限模型授权是以DB为粒度，划分admin（管理员）、developer（开发者）、writer（读写者）以及viewer（分析师）四种角色，您可以通过少量的权限管理函数，即可对DB中的对象进行方便且安全的权限管理。
  • SLPM：基于Schema级别的简单权限模型，该权限模型以Schema为粒度，划分 <db>.admin（DB管理员）、<db>.<schema>.developer（开发者）、<db>.<schema>.writer（读写者）以及 <db>.<schema>.viewer（分析师），相比于简单权限模型更为细粒度。
  • 专家：Hologres兼容PostgreSQL，使用与Postgres完全一致的权限系统。
  1. 单击确认。

创建表

数据库创建成功后，您需在数据库中创建对应的表。

  1. 登录数据库。
    1. 在DB授权页面的顶部菜单栏，单击元数据管理。
    2. 在元数据管理页面，双击左侧目录树中已创建成功的数据库名称，单击确认。
  1. 新建外部表。
    1. 在SQL编辑器页面，单击左上角的SQL图标。
    2. 新增使用TPC-H数据集数据的外部表，TPC-H数据引用自TPC，更多信息请参见TPC。
      在新增的临时Query查询页面，选择已创建的实例名和数据库后，请您在SQL查询的编辑框输入示例代码，单击运行。
      示例SQL语句用来创建一个映射到MaxCompute公共空间MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA中odps_customer_10g、odps_lineitem_10g等表的外部表，用于后续查询。
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_customer_10g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_lineitem_10g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_nation_10g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_orders_10g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_part_10g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_partsupp_10g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_region_10g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_supplier_10g;
IMPORT FOREIGN SCHEMA "MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA#default" LIMIT to
(
    odps_customer_10g,
    odps_lineitem_10g,
    odps_nation_10g,
    odps_orders_10g,
    odps_part_10g,
    odps_partsupp_10g,
    odps_region_10g,
    odps_supplier_10g
) 
FROM SERVER odps_server INTO public OPTIONS(if_table_exist 'error',if_unsupported_type 'error');
    1. 新增使用GitHub公开事件数据的外部表，数据引用自GitHub，更多信息请参见基于GitHub公开事件数据集的离线实时一体化实践。
      单击左上角的SQL图标，在新增的临时Query查询页面，选择已创建的实例名和数据库后，请您在SQL查询的编辑框输入示例代码，单击运行。
      示例SQL语句用来创建一个映射到MaxCompute公共空间MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA中github_eventsSchema下名为dwd_github_events_odps的外部表，用于后续查询。
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS dwd_github_events_odps;
IMPORT FOREIGN SCHEMA "MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA#github_events" LIMIT to
(
    dwd_github_events_odps
) 
FROM SERVER odps_server INTO public OPTIONS(if_table_exist 'error',if_unsupported_type 'error');
  1. 新建内部表。
    1. 在SQL编辑器页面，单击左上角角SQL图标。
    2. 新建使用TPC-H数据集数据的内部表。
      在新增的临时Query查询页面，选择已创建的实例名和数据库后，请您在SQL查询的编辑框输入如下语句，单击运行。
      示例SQL语句用来创建名称分别为LINEITEM、ORDERS、PARTSUPP、PART、CUSTOMER、SUPPLIER、NATION和REGION的表，用于后续存储数据。
DROP TABLE IF EXISTS LINEITEM;
BEGIN;
CREATE TABLE LINEITEM
(
    L_ORDERKEY      BIGINT      NOT NULL,
    L_PARTKEY       INT         NOT NULL,
    L_SUPPKEY       INT         NOT NULL,
    L_LINENUMBER    INT         NOT NULL,
    L_QUANTITY      DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    L_EXTENDEDPRICE DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    L_DISCOUNT      DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    L_TAX           DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    L_RETURNFLAG    TEXT        NOT NULL,
    L_LINESTATUS    TEXT        NOT NULL,
    L_SHIPDATE      TIMESTAMPTZ NOT NULL,
    L_COMMITDATE    TIMESTAMPTZ NOT NULL,
    L_RECEIPTDATE   TIMESTAMPTZ NOT NULL,
    L_SHIPINSTRUCT  TEXT        NOT NULL,
    L_SHIPMODE      TEXT        NOT NULL,
    L_COMMENT       TEXT        NOT NULL,
    PRIMARY KEY (L_ORDERKEY,L_LINENUMBER)
);
CALL set_table_property('LINEITEM', 'clustering_key', 'L_SHIPDATE,L_ORDERKEY');
CALL set_table_property('LINEITEM', 'segment_key', 'L_SHIPDATE');
CALL set_table_property('LINEITEM', 'distribution_key', 'L_ORDERKEY');
CALL set_table_property('LINEITEM', 'bitmap_columns', 'L_ORDERKEY,L_PARTKEY,L_SUPPKEY,L_LINENUMBER,L_RETURNFLAG,L_LINESTATUS,L_SHIPINSTRUCT,L_SHIPMODE,L_COMMENT');
CALL set_table_property('LINEITEM', 'dictionary_encoding_columns', 'L_RETURNFLAG,L_LINESTATUS,L_SHIPINSTRUCT,L_SHIPMODE,L_COMMENT');
CALL set_table_property('LINEITEM', 'time_to_live_in_seconds', '31536000');
COMMIT;
DROP TABLE IF EXISTS ORDERS;
BEGIN;
CREATE TABLE ORDERS
(
    O_ORDERKEY      BIGINT      NOT NULL PRIMARY KEY,
    O_CUSTKEY       INT         NOT NULL,
    O_ORDERSTATUS   TEXT        NOT NULL,
    O_TOTALPRICE    DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    O_ORDERDATE     timestamptz NOT NULL,
    O_ORDERPRIORITY TEXT        NOT NULL,
    O_CLERK         TEXT        NOT NULL,
    O_SHIPPRIORITY  INT         NOT NULL,
    O_COMMENT       TEXT        NOT NULL
);
CALL set_table_property('ORDERS', 'segment_key', 'O_ORDERDATE');
CALL set_table_property('ORDERS', 'distribution_key', 'O_ORDERKEY');
CALL set_table_property('ORDERS', 'bitmap_columns', 'O_ORDERKEY,O_CUSTKEY,O_ORDERSTATUS,O_ORDERPRIORITY,O_CLERK,O_SHIPPRIORITY,O_COMMENT');
CALL set_table_property('ORDERS', 'dictionary_encoding_columns', 'O_ORDERSTATUS,O_ORDERPRIORITY,O_CLERK,O_COMMENT');
CALL set_table_property('ORDERS', 'time_to_live_in_seconds', '31536000');
COMMIT;
DROP TABLE IF EXISTS PARTSUPP;
BEGIN;
CREATE TABLE PARTSUPP
(
    PS_PARTKEY    INT    NOT NULL,
    PS_SUPPKEY    INT    NOT NULL,
    PS_AVAILQTY   INT    NOT NULL,
    PS_SUPPLYCOST DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    PS_COMMENT    TEXT   NOT NULL,
    PRIMARY KEY(PS_PARTKEY,PS_SUPPKEY)
);
CALL set_table_property('PARTSUPP', 'distribution_key', 'PS_PARTKEY');
CALL set_table_property('PARTSUPP', 'colocate_with', 'LINEITEM');
CALL set_table_property('PARTSUPP', 'bitmap_columns', 'PS_PARTKEY,PS_SUPPKEY,PS_AVAILQTY,PS_COMMENT');
CALL set_table_property('PARTSUPP', 'dictionary_encoding_columns', 'PS_COMMENT');
CALL set_table_property('PARTSUPP', 'time_to_live_in_seconds', '31536000');
COMMIT;
DROP TABLE IF EXISTS PART;
BEGIN;
CREATE TABLE PART
(
    P_PARTKEY     INT    NOT NULL PRIMARY KEY,
    P_NAME        TEXT   NOT NULL,
    P_MFGR        TEXT   NOT NULL,
    P_BRAND       TEXT   NOT NULL,
    P_TYPE        TEXT   NOT NULL,
    P_SIZE        INT    NOT NULL,
    P_CONTAINER   TEXT   NOT NULL,
    P_RETAILPRICE DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    P_COMMENT     TEXT   NOT NULL
);
CALL set_table_property('PART', 'distribution_key', 'P_PARTKEY');
CALL set_table_property('PART', 'bitmap_columns', 'P_PARTKEY,P_SIZE,P_NAME,P_MFGR,P_BRAND,P_TYPE,P_CONTAINER,P_COMMENT');
CALL set_table_property('PART', 'dictionary_encoding_columns', 'P_NAME,P_MFGR,P_BRAND,P_TYPE,P_CONTAINER,P_COMMENT');
CALL set_table_property('PART', 'time_to_live_in_seconds', '31536000');
COMMIT;
DROP TABLE IF EXISTS CUSTOMER;
BEGIN;
CREATE TABLE CUSTOMER
(
    C_CUSTKEY    INT    NOT NULL PRIMARY KEY,
    C_NAME       TEXT   NOT NULL,
    C_ADDRESS    TEXT   NOT NULL,
    C_NATIONKEY  INT    NOT NULL,
    C_PHONE      TEXT   NOT NULL,
    C_ACCTBAL    DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    C_MKTSEGMENT TEXT   NOT NULL,
    C_COMMENT    TEXT   NOT NULL
);
CALL set_table_property('CUSTOMER', 'distribution_key', 'C_CUSTKEY');
CALL set_table_property('CUSTOMER', 'bitmap_columns', 'C_CUSTKEY,C_NATIONKEY,C_NAME,C_ADDRESS,C_PHONE,C_MKTSEGMENT,C_COMMENT');
CALL set_table_property('CUSTOMER', 'dictionary_encoding_columns', 'C_NAME,C_ADDRESS,C_PHONE,C_MKTSEGMENT,C_COMMENT');
CALL set_table_property('CUSTOMER', 'time_to_live_in_seconds', '31536000');
COMMIT;
DROP TABLE IF EXISTS SUPPLIER;
BEGIN;
CREATE TABLE SUPPLIER
(
    S_SUPPKEY   INT    NOT NULL PRIMARY KEY,
    S_NAME      TEXT   NOT NULL,
    S_ADDRESS   TEXT   NOT NULL,
    S_NATIONKEY INT    NOT NULL,
    S_PHONE     TEXT   NOT NULL,
    S_ACCTBAL   DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    S_COMMENT   TEXT   NOT NULL
);
CALL set_table_property('SUPPLIER', 'distribution_key', 'S_SUPPKEY');
CALL set_table_property('SUPPLIER', 'bitmap_columns', 'S_SUPPKEY,S_NAME,S_ADDRESS,S_NATIONKEY,S_PHONE,S_COMMENT');
CALL set_table_property('SUPPLIER', 'dictionary_encoding_columns', 'S_NAME,S_ADDRESS,S_PHONE,S_COMMENT');
CALL set_table_property('SUPPLIER', 'time_to_live_in_seconds', '31536000');
COMMIT;
DROP TABLE IF EXISTS NATION;
BEGIN;
CREATE TABLE NATION(
  N_NATIONKEY INT NOT NULL PRIMARY KEY,
  N_NAME text NOT NULL,
  N_REGIONKEY INT NOT NULL,
  N_COMMENT text NOT NULL
);
CALL set_table_property('NATION', 'distribution_key', 'N_NATIONKEY');
CALL set_table_property('NATION', 'bitmap_columns', 'N_NATIONKEY,N_NAME,N_REGIONKEY,N_COMMENT');
CALL set_table_property('NATION', 'dictionary_encoding_columns', 'N_NAME,N_COMMENT');
CALL set_table_property('NATION', 'time_to_live_in_seconds', '31536000');
COMMIT;
DROP TABLE IF EXISTS REGION;
BEGIN;
CREATE TABLE REGION
(
    R_REGIONKEY INT  NOT NULL PRIMARY KEY,
    R_NAME      TEXT NOT NULL,
    R_COMMENT   TEXT
);
CALL set_table_property('REGION', 'distribution_key', 'R_REGIONKEY');
CALL set_table_property('REGION', 'bitmap_columns', 'R_REGIONKEY,R_NAME,R_COMMENT');
CALL set_table_property('REGION', 'dictionary_encoding_columns', 'R_NAME,R_COMMENT');
CALL set_table_property('REGION', 'time_to_live_in_seconds', '31536000');
COMMIT;
    1. 新增使用GitHub公开事件数据的内部表。
      单击左上角的SQL图标，在新增的临时Query查询页面，选择已创建的实例名和数据库后，请您在SQL查询的编辑框输入示例代码，单击运行。
      示例SQL语句用来创建名称为gh_event_data的内部表，并设置distribution_key、event_time_column、clustering_key的表属性，用于后续数据导入和高性能查询。
DROP TABLE IF EXISTS gh_event_data;
BEGIN;
CREATE TABLE gh_event_data (
    id bigint,
    actor_id bigint,
    actor_login text,
    repo_id bigint,
    repo_name text,
    org_id bigint,
    org_login text,
    type text,
    created_at timestamp with time zone NOT NULL,
    action text,
    iss_or_pr_id bigint,
    number bigint,
    comment_id bigint,
    commit_id text,
    member_id bigint,
    rev_or_push_or_rel_id bigint,
    ref text,
    ref_type text,
    state text,
    author_association text,
    language text,
    merged boolean,
    merged_at timestamp with time zone,
    additions bigint,
    deletions bigint,
    changed_files bigint,
    push_size bigint,
    push_distinct_size bigint,
    hr text,
    month text,
    year text,
    ds text
);
CALL set_table_property('public.gh_event_data', 'distribution_key', 'id');
CALL set_table_property('public.gh_event_data', 'event_time_column', 'created_at');
CALL set_table_property('public.gh_event_data', 'clustering_key', 'created_at');
COMMIT;

导入示例数据

内部表创建成功后，可以通过以下步骤将数据导入Hologres内部表中。外部表在Hologres中不存储数据，只进行字段映射。通过外部表您可以使用Hologres直接调用存储于MaxCompute公共空间MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA的数据。

  1. 在SQL编辑器页面，单击左上角的SQL图标。
  2. 导入TPC-H数据集数据。
    在新增的临时Query查询页面，选择已创建的实例名和数据库后，请您在SQL查询的编辑框输入示例代码，单击运行。
    示例SQL语句将MaxCompute公共空间MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA中public.odps_customer_10g、public.odps_lineitem_10g等表中数据导入到对应名称的内部表中，用于后续查询。
INSERT INTO public.customer SELECT * FROM public.odps_customer_10g ;
INSERT INTO public.lineitem SELECT * FROM public.odps_lineitem_10g ;
INSERT INTO public.nation SELECT * FROM public.odps_nation_10g ;
INSERT INTO public.orders SELECT * FROM public.odps_orders_10g ;
INSERT INTO public.part SELECT * FROM public.odps_part_10g ;
INSERT INTO public.partsupp SELECT * FROM public.odps_partsupp_10g ;
INSERT INTO public.region SELECT * FROM public.odps_region_10g ;
INSERT INTO public.supplier SELECT * FROM public.odps_supplier_10g ;
vacuum nation;
vacuum region;
vacuum supplier;
vacuum customer;
vacuum part;
vacuum partsupp;
vacuum orders;
vacuum lineitem;
analyze nation;
analyze region;
analyze lineitem;
analyze orders;
analyze customer;
analyze part;
analyze partsupp;
analyze supplier;
analyze lineitem (l_orderkey,l_partkey,l_suppkey);
analyze orders (o_custkey);
analyze partsupp(ps_partkey,ps_suppkey);
  1. 导入GitHub公开事件数据。
    单击左上角的SQL图标，在新增的临时Query查询页面，选择已创建的实例名和数据库后，请您在SQL查询的编辑框输入示例代码，单击运行。
    示例SQL语句将MaxCompute公共空间MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA中的表dwd_github_events_odps中前一日的数据导入到内部表中，用于后续查询。由于本次活动中Hologres的资源有限，建议您导入并查询少于15天的数据。
INSERT INTO gh_event_data
SELECT
    *
FROM
    dwd_github_events_odps
WHERE
    ds >= (CURRENT_DATE - interval '1 day')::text;
analyze gh_event_data;

查询表中数据

  1. 在SQL编辑器页面，单击左上角的SQL图标。
  2. 基于TPC-H数据集数据查询。
    在新增的临时Query查询页面，选择已创建的实例名和数据库后，请您在SQL查询的编辑框输入示例代码，单击运行。
    下述SQL代码均为查询内部表数据使用，如需查询外部表，请将对应代码查询的表名更换为外部表名。
    基于TPC-H演化的22条查询语句请参见查询表中数据。
select
        l_returnflag,
        l_linestatus,
        sum(l_quantity) as sum_qty,
        sum(l_extendedprice) as sum_base_price,
        sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) as sum_disc_price,
        sum(l_extendedprice * (1 - l_discount) * (1 + l_tax)) as sum_charge,
        avg(l_quantity) as avg_qty,
        avg(l_extendedprice) as avg_price,
        avg(l_discount) as avg_disc,
        count(*) as count_order
from
        lineitem
where
        l_shipdate <= date '1998-12-01' - interval '120' day
group by
        l_returnflag,
        l_linestatus
order by
        l_returnflag,
        l_linestatus;
  1. 基于GitHub公开事件数据查询。单击左上角的SQL图标，在新增的临时Query查询页面，选择已创建的实例名和数据库后，请您在SQL查询的编辑框输入示例代码，单击运行。本文给出一些简单的数据分析语句，您可以基于表中字段，自行设计其他分析语句并查询。下述SQL代码均为查询内部表数据使用，如需查询外部表，请将对应代码查询的表名更换为外部表名。
    • 查询昨日最活跃项目。
SELECT
    repo_name,
    COUNT(*) AS events
FROM
    gh_event_data
WHERE
    created_at >= CURRENT_DATE - interval '1 day'
GROUP BY
    repo_name
ORDER BY
    events DESC
LIMIT 5;
    • 查询昨日最活跃开发者。
SELECT
    actor_login,
    COUNT(*) AS events
FROM
    gh_event_data
WHERE
    created_at >= CURRENT_DATE - interval '1 day'
    AND actor_login NOT LIKE '%[bot]'
GROUP BY
    actor_login
ORDER BY
    events DESC
LIMIT 5;
    • 查询昨日编程语言排行。
SELECT
    language,
    count(*) total
FROM
    gh_event_data
WHERE
    created_at > CURRENT_DATE - interval '1 day'
    AND language IS NOT NULL
GROUP BY
    language
ORDER BY
    total DESC
LIMIT 10;
    • 查询昨日项目新增星标数排行（不考虑取消星标的场景）。
SELECT
    repo_id,
    repo_name,
    COUNT(actor_login) total
FROM
    gh_event_data
WHERE
    type = 'WatchEvent'
    AND created_at > CURRENT_DATE - interval '1 day'
GROUP BY
    repo_id,
    repo_name
ORDER BY
    total DESC
LIMIT 10;

完成

完成以上操作后，您已经成功完成了Hologres数据查询操作。查询命令执行成功后，在临时Query查询页面下弹出结果页签，显示如下查询数据结果。

  • 基于TPC-H数据集数据查询结果示例：

  • 基于GitHub公开事件数据查询结果示例：
    • 昨日最活跃项目：

    • 昨日最活跃开发者：

    • 昨日编程语言排行：

    • 昨日项目新增星标数排行：
  • Hologres 5000CU时，20GB存储免费试用，前往试用>>
  • 了解Hologres：https://www.aliyun.com/product/bigdata/hologram​​​​​

    欢迎关注Hologres开发者社区

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数据库使用排行榜&#xff1a;https://db-engines.com/en/ranking 目录 一、软件简介 二、软件下载 三、安装教程 四、启动教程 一、软件简介 PostgreSQL是一种特性非常齐全的自由软件的对象-关系型数据库管理系统&#xff08;ORDBMS&#xff09;&#xff0c;是以加州大学计…
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Postman快速入门（一）

Postman快速入门（一）

一、基本介绍 postman是一款流程的接口调试工具&#xff0c;其特点就是使用简单&#xff0c;功能强大。使用角色也非常广泛&#xff0c;后端开发&#xff0c;前端人员&#xff0c;测试人员都可以使用它进行接口调试或测试。 下图是基本功能介绍 发送第一个请求 如果你是第一次…
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免费在线压缩图片的网站

免费在线压缩图片的网站

1. TinyPNG - 这是一个非常受欢迎的在线图片压缩网站,可以压缩 PNG 和 JPG 图片,保证无损压缩。 网址&#xff1a;TinyPNG – Compress WebP, PNG and JPEG images intelligently 2. Compressor.io - 这也是一个很好的在线图片压缩工具,可以批量上传和压缩图片,支持 PNG, JPG 和…
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安卓进阶（一）App性能优化

安卓进阶（一）App性能优化

文章目录 性能优化的目的及方向流畅性启动速度页面显示速度响应速度 稳定性ANRCrash 资源节省性 布局优化选择耗费性能较少的布局减少布局的层级&#xff08;嵌套&#xff09;使用布局标签尽量少用布局属性wrap_contentincludemergeinclude与merge的区别ViewStub 内存泄露常见内…
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前沿技术|人工智能的崛起和发展历程

前沿技术|人工智能的崛起和发展历程

前言&#xff1a; 人工智能的作用是使计算机能够模仿人类智能和学习能力&#xff0c;从而实现自动化、智能化和优化决策的目标。 文章目录 人工智能背景介绍发展状态未来展望 总结 人工智能 背景 人工智能&#xff08;Artificial Intelligence&#xff0c;AI&#xff09;的产生…
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多模态大模型综述: LLaVA, MiniGPT4

多模态大模型综述: LLaVA, MiniGPT4

文章目录 LLaVA一. 简介1.1. 摘要1.2. 引言 二. 相关工作三. 基于GPT辅助的视觉指令数据生成四. Visual Instruction Tuning4.1 网络结构4.2 训练 LLaVA 一. 简介 题目: Visual Instruction Tuning 机构&#xff1a;微软 论文: https://arxiv.org/pdf/2304.08485.pdf 代码&am…
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大数据大作业（课程设计）

大数据大作业（课程设计）

题目&#xff1a;信息爬取字数统计及可视化 内容及要求&#xff1a; 配置Hadoop平台&#xff1b;利用爬虫技术爬取任一门户网站新闻栏目一定时间段内的新闻信息&#xff0c;保存为一个或多个文件并上传到Hadoop平台以本人学号命名的文件夹下&#xff1b;利用MapReduce框架编程完…
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【java】JDK21 要来了

【java】JDK21 要来了

文章目录 前言更丝滑的并发编程模式虚拟线程&#xff08;Virtual Threads&#xff09;结构化并发&#xff08;Structured Concurrency&#xff09;作用域值&#xff08;Scoped Values&#xff09; 试验一下虚拟线程的例子结构化编程的例子Scoped Values 的例子 前言 不过多久&…
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大数据分析案例-基于LightGBM算法构建航空公司满意度预测模型

大数据分析案例-基于LightGBM算法构建航空公司满意度预测模型

&#x1f935;‍♂️ 个人主页&#xff1a;艾派森的个人主页 ✍&#x1f3fb;作者简介&#xff1a;Python学习者 &#x1f40b; 希望大家多多支持&#xff0c;我们一起进步&#xff01;&#x1f604; 如果文章对你有帮助的话&#xff0c; 欢迎评论 &#x1f4ac;点赞&#x1f4…
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Nexus搭建Maven私有库介绍

Nexus搭建Maven私有库介绍

为什么需要Maven私有库&#xff1f; 使用Maven获取Java依赖包的时候&#xff0c; 默认是从Maven的中央库下载 jar文件&#xff0c; 中央库的地址是&#xff1a; https://repo.maven.apache.org/maven2 。 如果下载速度慢&#xff0c; 可以使用阿里的镜像&#xff0c; 地址如下…
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【服务器数据恢复】HP LeftHand存储raid5不可用的数据恢复案例

【服务器数据恢复】HP LeftHand存储raid5不可用的数据恢复案例

HP LeftHand存储简介&#xff1a; HP LeftHand存储支持搭建RAID5、RAID6、RAID10磁盘阵列&#xff0c;支持卷快照&#xff0c;卷动态扩容等。服务端和客户端分别如下&#xff1a; LeftHand存储共有三个级别&#xff1a;物理磁盘、基于多个物理磁盘组成的逻辑磁盘&#xff08;ra…
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浏览器渲染流程

浏览器渲染流程

解析HTML&#xff0c;生成DOM树&#xff0c;解析CSS&#xff0c;生成CSSOM树 将DOM树和CSSOM树结合&#xff0c;生成渲染树(Render Tree) Layout(回流):根据生成的渲染树&#xff0c;进行回流(Layout)&#xff0c;得到节点的几何信息&#xff08;位置&#xff0c;大小&#x…
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